我们只要简单的进行一下整理和清洗即可； 再针对我们的分析目标，进行分组聚合计算，得出有效的结论； 最后对我们得出的结论进行可视化展示。...下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制的部分图表： 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理：清洗、过滤 数据分析：公司 数据分析：人员...# 绘制条形图查看产业图谱 df_gs[' 产业图谱' ] . value_counts() . plot(kind=' barh' ) # barh 横向条形图, 方便查看种类的名称 # 如果我们使用...T. plot() # groupby 可以对多列数据进行分组 # unstack 对多项索引转换为单例索引 # T 将x轴和y轴转置， 是 transform 的简写方法 # 技巧：unstack()...T 是一对难兄难弟，常常在一起使用 绘制图表， 展示注册资本随时间变化规律 Out[33] : <matplotlib. axes. _subplots.
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...reset_index() # 利用plot.bar函数快速绘制 grouped_tips.plot.bar(x='day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图...自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...绘制多样化的条形图 pandas主要利用barh绘制条形图，可以通过pandas.DataFrame.plot.barh[3]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
Pandas是基于NumPy数组构建的，能够灵活处理关系型数据，可便捷的完成索引、切片、组合以及选取数据子集等操作。接下来就让我们一起使用Pandas对疫情数据进行探索性分析。 2....与实时数据相比，历史数据的日期一列是非常重要的。我们使用pd.to_datetime()将日期的数据类型设为datetime，并将其设置为行索引。...我们将使用GroupBy技术和层次化索引操作。GroupBy技术是对数据进行分组计算并将各组计算结果合并的一项技术，包括如下三个过程： ?...想要提取多个国家的数据，就需要把国家一列也设置为索引，我们可以使用groupby()函数根据日期和名称两列进行分组，将数据转为层次化索引。 ?...此外，我们还使用了Pandas进行数据可视化，通过图表的绘制探索数据的内涵。同时，我们介绍了时间序列数据的处理方法、如何使用Groupby技术进行数据分组，以及层次化索引的操作方法。
想必大家都知道各种各样的代码式浪漫，比如定制的二维码，让女友扫码后进入一个定制的 h5 页面，那么这个页面里可以放的内容是—— ? 这个是空的，只是展示一下 回忆，是经典的选项。该如何呈现回忆呢？...如下为第一天和最后一天的条形图： ? ? 再来看一下用于画图的每日数据，假设2020年1月1日为起始日期，1月20日为当天（即发布供检阅的）日期，故要对这些数据画20次图（别怕，兄dei）。 ?...import pandas as pd import datetime df = pd.read_excel("数据.xlsx") df['日期文本'] = df['日期'].apply(lambda...x: str(x)[:10]) t = datetime.datetime(2020,1,1) # 起始日期 选择 matplotlib 库进行绘图：先设置画布，返回模型和画图对象。...as plt import matplotlib.animation as ani import pandas as pd import datetime df = pd.read_excel("数据
而创建这种动画，输入的数据必须是pandas数据结构（如下），其中将时间列设置为索引，换句话说索引代表的是自变量。...data就是表格的数据，这里也就不再赘述。 time_format是指数据索引的时间日期格式，一般为：”%Y-%m-%d”。...from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import pynimate as nim # 数据格式+索引 df = pd.DataFrame...cnv = nim.Canvas() # 使用Barplot模块创建一个动态条形图, 插值频率为2天 bar = nim.Barplot(df, "%Y-%m-%d", "2d") # 使用了回调函数..., 返回以月、年为单位格式化的datetime bar.set_time(callback=lambda i, datafier: datafier.data.index[i].year) # 将条形图添加到画布中
'].head() 计数顺序和索引顺序正好相反： 0 3794 1 3793 2 3792 3 3791 4 3790 Name: cmntcount, dtype: int64...大家也可以自行安装 pip install pyecharts ，并按照官方文档：pyecharts 图表配置 进行学习和使用。...具体支持的图表罗列如下： Bar（柱状图/条形图）/ Bar3D（3D 柱状图）/ Boxplot（箱形图）/ EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）/ Funnel（漏斗图） Gauge...截取时间列拿到月份日期和小时，并根据每小时进行分组统计： from pyecharts import Bar, Line, Overlap df['time_mdh'] = df.time.apply(...至于重复是如何产生的，也是未解之谜，有知道的小小伙伴可以留言告诉我哈。 不过虽然不知道异常究竟如何产生的，但去除异常数据的方式却可由去重并重新设置下 index 索引和重设评论数计数列等实现。
pandas.PeriodIndex（表示时间间隔而不是时间点），在 Ch 11: Time Series 中更详细地讨论，将year和quarter列组合起来，将索引设置为每个季度末的datetime...9.2 使用 pandas 和 seaborn 绘图 matplotlib 可以是一个相当低级的工具。...使用 DataFrame，条形图将每行中的值分组在条形图中，侧边显示，每个值一个条形图。...对于为印刷品或网络创建静态图形，我建议使用 matplotlib 以及构建在 matplotlib 基础上的库，如 pandas 和 seaborn，以满足您的需求。...在下一章中，我们将关注使用 pandas 进行数据聚合和分组操作。
对于定量数据，想要了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可以值，可以通过绘制频率分布直方图、茎叶图进行直观分析； 对于定性数据，可用饼图和条形图直观的显示分布情况。...针对同一指标，极差越大，数据越不稳定import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("/root/data/...这里我们只需要订单时间和订单金额 df = pd.DataFrame({"datetime":data"订单时间","amount":data"订单金额"}) 取出订单时间中的月份 df'datetime...[图片.png] 分组数据，并决定分点 绘制频率分布直方表 绘制频率分布直方图 对于定性数据分析 对数据的定性分析常常根据变量的分类类型来分组，展示其分布情况最常用的方法就是饼图或者条形图来描述定性变量的分布...[IT阅读会.jpg] 下面以饼图举例说明，只需要将上面直方图代码中最后生成的DataFrame（result）直接使用饼图绘制出，即可。如下所示。
概述 我们在上一篇文章初识 Pandas中已经对 Pandas 作了一些基本介绍，本文我们进一步来学习 Pandas 的一些使用。 2....# 根据 age、gender 分组 gp2 = df.groupby(['age', 'gender']) # 根据 gender 进行分组，将 name 作为分组的键 gp3 = df['gender...数据可视化 Pandas 的 Series 和 DataFrame 的绘图功能是包装了 matplotlib 库的 plot() 方法实现的，下面我们通过示例来看一下。...5.2 条形图 纵置条形图代码实现如下所示： import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(...横置条形图代码实现如下所示： import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.rand
七、分组以进行汇总，过滤和转换 在本章中，我们将介绍以下主题： 定义聚合 使用函数对多个列执行分组和聚合 分组后删除多重索引 自定义聚合函数 使用*args和**kwargs自定义聚合函数 检查groupby...日期工具之间的区别 智能分割时间序列 使用仅适用于日期时间索引的方法 计算每周的犯罪数量 分别汇总每周犯罪和交通事故 按工作日和年份衡量犯罪 使用日期时间索引和匿名函数进行分组 按时间戳和另一列分组...Pandas 仅能生成 matplotlib 可用的一小部分图，例如线图，条形图，方框图和散点图，以及核密度估计值（KDE）和直方图。.../img/00319.jpeg)] 条形图使用 x 轴的标签索引，并将列值用作条形高度。...例如，在第 2 步中，我们创建一个条形图。 这意味着我们可以使用 matplotlib bar函数中可用的所有参数，以及 Pandas plot方法中可用的参数。
DataFrame表示的是矩阵的数据表，二维双索引数据结构，包括行索引和列索引。Series是一种一维数组型对象，仅包含一个值序列与一个索引。本文所涉及的数据结构主要是DataFrame。...：图片图片④ 将data_ratings中time列格式变成‘年-月-日’首先使用Pandas中的to_datetime函数将date列从object格式转化为datetime格式，然后通过strftime...图片② 根据用户id统计电影评分的均值图片3、分组聚合统计Pandas提供aggregate函数实现聚合操作，可简写为agg，可以与groupby一起使用，作用是将分组后的对象使给定的计算方法重新取值，...按照movie_id和title进行分组，并计算评分均值，取前5个数据。...、数据分析十分快捷，支持大部分Numpy语言风格的数组计算，提供分组聚合统计函数，可以与可视化工具Matplotlib一起使用。
使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas的安装建议直接安装anaconda，会预置安装好所有数据分析相关的包...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典的相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas的访问方法：.loc和.iloc。...幸运的是，Pandas 库提供了分组和聚合功能来帮助我们完成此任务。 Series有二十多种不同的方法来计算描述性统计数据。...还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。这些就都留到以后再说。...结束语 走到这里，有关pandas的最常用的知识点就已经全部介绍完毕，当然其中有很多部分都值得我们再进一步细讲，比如iloc与loc的使用、matplotlib的各种操作，或者在数据清洗中的各种问题。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置 可视化风格 plt.style.use('tableau-colorblind10...数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked
1 绘制三维线性图 为了熟悉三维空间图形的绘图原理，首先创建由5个点依次连接而成的三维线图，具体语句如下： import matplotlib.pyplot as plt #导入库...2 用股票数据绘制三维折线图 按年月分组，统计股票收盘价的均值，并以年对应的标签为x轴，月对应的标签为y轴，收盘价对应的数值为z轴，绘制三维折线图，具体语句如下： date = date.set_index...('日期') #把日期列设为索引 date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引转为时间格式 result =...date[['收盘价']].groupby([date.index.year, date.index.month]).mean() #按年和月分组对收盘价求均值 plt.subplot(projection...4 用股票数据绘制三维柱状图 按年月分组，统计股票收盘价的均值。
前言 Pandas_Alive不仅包含动态条形图，还可以绘制动态曲线图、气泡图、饼状图、地图等。本文记录环境安装，数据获取，到最后生成动态gif全过程。...surl=DSHaDRv-c2sSWaQUqVS4wQ | 提取码：jhk9 获取matplotlib缓存目录 import matplotlib matplotlib.get_cachedir() 获取数据...除了官方的例子，如何获取数据并处理成和官方相同的格式花了很多的精力。...补充日期后，合并成一个csv文件 python3 manager_data.py 脚本内容： import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta.../data/t.csv',index=0,sep=',') 生成动态gif 生成水平条形图 python3 csv_to_gif.py 脚本内容 import pandas_alive import pandas
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...具体来说，我们需要做到以下几点： 将Start Time转换为datetime（pandas可以理解和执行计算的数据和时间格式） 将Start Time从UTC转换为本地时区 将持续时间转换为timedelta...（pandas可以理解并执行计算的持续时间格式） 所以，让我们按照这个顺序来处理这些任务，首先使用pandas将Start Time通过pd.to_datetime()转换为DateTime 我们还将添加可选参数...在本教程中，我们随后将使用reset_index()将其转换回常规列。根据你的偏好和目标，这可能不是必需的，但是为了简单起见，我们将尝试使用列中的所有数据进行分析，而不是将其中的一些数据作为索引。...这些结果将更容易直观地理解，因此我们将首先使用%matplotlib使图表显示在我们的Jupyter笔记本中。然后，我们将导入matplotlib。
大家好 关于动态图表，相信大家都或多或少的接触过一些，如果是代码水平比较不错的，可以选择 Matplotlib，当然也可以使用 pyecharts 的相关功能，不过这些工具都专注于图表的制作，也就是对于图表的数据...而今天介绍的这个可视化图库，完美的结合了 Pandas 数据格式，又辅以 Matplotlib 的强大功能，使得我们制作动图变得容易的多了。...库一样，直接使用 pip 安装即可，这里有一点需要注意，就是由于是通过 Matplotlib 来制作动图，所以需要手动安装下 Matplotlib 的依赖工具 imagemagick，这是一个图片处理工具...，感兴趣的同学可以自行查看下 项目功能： 这款可视化图库，可以支持的图表类型是非常多的，包括动态条形图、动态曲线图、气泡图、饼状图以及地图等等，这些图表差不多可以满足我们日常的使用了 制图简介 这里我们就来简单看一下该如何制作动态图表吧...，首先是动态条形图，基本4行代码搞定，有两行还是 import import pandas_aliveimport pandas as pdcovid_df = pd.read_csv('covid19
当使用 Python 画条形图时，通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。...灵活性：Matplotlib 允许用户对图表进行高度定制，包括设置标题、标签、刻度线、线型、颜色、图例等等。...与 NumPy 和 Pandas 集成：Matplotlib 与 NumPy 和 Pandas 库完美集成，使得数据的处理和可视化更加便捷。...') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 显示条形图 plt.show() 使用 Matplotlib 创建了一个简单的条形图，并对其进行了一些定制...'开支（元）') # 旋转 x 轴标签 plt.xticks(rotation=45) # 显示条形图 plt.show() 用 Matplotlib 创建了一个月度开支的条形图，并对其进行了一些定制
df1 进行验证 数据统计 看完国家奖牌排行，接下来计算获得奖牌最多的运动员（注意：仅统计单人项目） 这里无需使用分组功能，只需要按照运动员姓名列进行频率统计即可。...数据筛选 下面筛选出全部乒乓球的获奖信息，这里的筛选有多种写法，你能写出几种？ 数据透视 现在查看各国在各项目上的奖牌详情，下面是通过透视得到的答案，但你会使用使用数据分组功能吗？...，注意是查询而不是筛选，所以使用上上一题的方法将会报错 result.query("国家 == ['中国']") 个性化查看 如何将上一题的结果进一步突出展示，可以使用 pandas 中的 style...首先制作奖牌排行榜 上图使用 matplotlib 制作，看起来不错，但代码量也确实不少 堆叠图 接下来使用 pyecharts 绘制上一题奖牌榜各奖牌的细分 使用 pyecharts 的好处就是使用封装好的方法...动态图 最后绘制每日奖牌榜前十奖牌数量的动态图，使用 matplotlib 或 pyecharts 均得不到较好的效果，所以这里使用另一个第三方库 bar_chart_race 进行绘制 以上就是基于
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